import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;

public class Sort {
    /**
     * 插入排序
     * 时间复杂度：O(n^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            //用来存储可能大于前面部分的值，以防后退覆盖
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            //在以下 for 循环中只要做一件事：就是后移
            for (; j >= 0; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 希尔排序
     * 时间复杂度：O(n^1.3   -  n^1.5)
     *空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定（5a, 11, 7, 5b, 3, 2）
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        for (int gap = array.length/2; gap >= 1; gap/=2) {
            shell(array,gap);
        }
    }

    private static void shell(int[] array, int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for (; j >=0; j -= gap) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 选择排序
     * 时间复杂度：O(n^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定（5a, 3, 5b, 2, 1）
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            //minIndex 必须定义在这
            int minIndex = i;
            //在 i 之前都是已经排好序的了，在后面找就行
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if(array[j] < array[minIndex]) {
                    //找到了最小值的下标
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,minIndex,i);
        }
    }

    private static void swap(int[] array, int i ,int j) {
        int tmp = array[j];
        array[j] = array[i];
        array[i] = tmp;
    }


    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度：O(n*logn)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        //先建大堆
        creatHeap(array);

        //实现头尾交换，并调整顺序
        int end = array.length-1;
        while(end >=0) {
            swap(array,0,end);
            siftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }

    private static void creatHeap(int[] array) {
        for(int parent = (array.length-1-1)/2; parent >= 0; parent--) {
            siftDown(array,parent,array.length);
        }
    }

    //向下调整
    private static void siftDown(int[] array, int parent, int length) {
        int child = parent*2+1;
        while(child < length) {
            //找到最小孩子节点
            if(child+1 < length && array[child] < array[child+1]) {
                child++;
            }
            if(array[child] > array[parent]) {
                swap(array,parent,child);
                parent = child;
                child = 2*parent+1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度：O(n^2)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length-i-1; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                    flg = true;
                }
            }
            if(!flg) {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 快速排序
     * 时间复杂度: O(N^2)
     * 空间复杂度:O(n)
     * 稳定性
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick1(array,0,array.length-1);
    }

    private static void quick(int[] array, int start, int end) {
        if(start >= end) {
            return ;
        }

        int pivot = partition2(array,start,end);

        quick(array,0,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }

    //利用 Hoare 版写出来的 partition
    private static int partition(int[] array, int left, int right) {
        int i = left;
        int j = right;
        int tmp = array[left];//这是基准值
        while(i < j) {
            while(i < j && array[j] >= tmp) {
                j--;
            }
            while(i < j && array[i] <= tmp) {
                i++;
            }
            swap(array,i,j);
        }
        swap(array,i,left);
        return i;
    }

    //利用 挖坑法 写的 partition
    private static int partition1(int[] array, int left, int right) {
        int i = left;
        int j = right;
        int pivot = array[left];//这是原本的初始值

        while(i < j) {
            while(i < j && array[j] >= pivot) {
                j--;
            }
            array[i] = array[j];
            while(i < j && array[i] <= pivot) {
                i++;
            }
            array[j] = array[i];
        }
        array[i] = pivot;
        return i;
    }

    //利用 前后指针 来写 partition
    private static int partition2(int array[],int left, int right) {
        int prev = left;
        int cur = left+1;
        while(cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != cur) {
                swap(array,prev,cur);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }


    //基于上述的快排进行优化
    private static void quick1(int[] array, int start, int end) {
        if(start >= end) {
            return;
        }

        if(end-start+1 <= 15) {
            insertSort(array,start,end);
            return;
        }

        //三数取中
        int index = mid_three(array,start,end);
        swap(array,index,start);

        int pivot = partition(array,start,end);

        quick1(array,start,pivot-1);
        quick1(array,pivot+1,end);
    }

    public static void insertSort(int[] array, int left, int end) {
        for (int i = left+1; i <= end; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= left; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    private static int mid_three(int[] array, int left, int right) {
        int mid = (left+right)/2;
        if(array[left] < array[right]) {
            if(array[mid] < array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if(array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }

    public static void quickSortNonR(int[] array) {
        int start = 0;
        int end = array.length-1;

        Deque<Integer> stack = new LinkedList<>();

        int pivot = partition(array,start,end);

        if(pivot > start+1){
            stack.push(start);
            stack.push(pivot-1);
        }

        if(pivot < end-1) {
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(end);
        }

        while(!stack.isEmpty()) {
            end = stack.poll();
            start = stack.poll();
            pivot = partition(array,start,end);
            if(pivot > start+1){
                stack.push(start);
                stack.push(pivot-1);
            }

            if(pivot < end-1) {
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(end);
            }
        }
    }


    /**
     *归并排序
     * 时间复杂度: O(n^logg(n))
     * 空间复杂度: O(n)
     * 稳定性
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeChild(array,0,array.length-1);
    }

    private static void mergeChild(int[] array, int left, int right) {
        if(left >= right) {
            return;
        }
        int mid = (left+right)/2;
        //分解
        mergeChild(array,left,mid);
        mergeChild(array,mid+1,right);

        //合并
        merge(array,left,mid,right);
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        int s1 = left;
        int e1 = mid;

        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;

        //临时数组
        int[] tmpArray = new int[right-left+1];
        //临时数组的下标
        int k = 0;
        while(s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if(array[s1] <= array[s2]) {
                tmpArray[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmpArray[k++] = array[s2++];
            }
        }
        //代码执行到这里 s1 <= e1 && s2 <= e2 不成立
        while(s1 <= e1) {
            tmpArray[k++] = array[s1++];
        }

        while (s2 <= e2) {
            tmpArray[k++] = array[s2++];
        }

        //tmpArray 当中的数据 就是当前区间有序的数据
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            array[i+left] = tmpArray[i];
        }
    }

    //归并排序非递归
    public static void mergeSortNorR(int[] array) {
        int gap = 1;
        while(gap < array.length) {
            // gap = 1
            // i  g  l  m   r
            // 0  1  0  0   1
            // 1  1  1  1   2    一个比

            //gap = 2
            // i  g  l  m   r
            // 0  2  0  1   3    四个一起比
            // 4 .....

            //gap = 4
            // i  g  l  m   r
            // 0  4  0  3   7    8个一起比
            for (int i = 0; i < array.length; i = i + 2 * gap) {
                int left = i;
                int mid = left+gap-1;
                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }
                int right = mid+gap;
                if(right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }

    /**
     * 计数排序
     * 时间复杂度：
     * 空间复杂度：
     * 稳定性：
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        //1.求 array 数组的 最大值 与 最小值 O(N)
        int max = array[0];
        int min = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] > max) {
                max = array[i];
            }
            if(array[i] < min) {
                min = array[i];
            }
        }
        
        //2.统计计数数组的长度
        int len = max - min + 1;
        int[] count = new int[len];
        
        //3.遍历原来的数组 开始计数 得到一个新数组 O(N)
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int index = array[i] - min;
            count[index]++;
        }
        
        //4. 遍历原数组 把值写回原来的数组  学会方式为覆盖原来的值
        int k = 0; // 是原来 array 这个数组的新的下标 O(范围)
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while(count[i] != 0) {
                array[k] = i + min;
                k++;
                count[i]--;
            }
        }
        
    }

}
